MWPM / Sparse Blossom (+коррелированное паросочетание) dec_mwpm

MWPM превращает каждое событие детектирования (проверку, исход которой изменился между раундами) в вершину взвешенного графа, рёбрами которого служат ошибки, переключающие два детектора; паросочетание наименьшего веса, объясняющее весь набор, и есть наиболее вероятная отдельная цепочка ошибок при независимых ошибках — а не декодирование максимального правдоподобия, которое суммирует по всем цепочкам класса и которое приближают тензорно-сетевые декодеры и декодеры на основе BP. Метод введён Dennis, Kitaev, Landahl и Preskill (2002) D[650]; Fowler в 2015 г. показал, что ниже порога его можно решать точно за среднее параллельное время O(1) на раунд — на двумерном массиве классических вычислителей, каждый из которых обслуживает фиксированное число кубитов, независимо от размера решётки D[725]. Коррелированное паросочетание перевзвешивает рёбра так, чтобы ошибка Y не учитывалась дважды. Движок — Sparse Blossom авторства Higgott и Gidney (Quantum 9, 1600, 2025-01-20) D[726], разрежённая переформулировка алгоритма blossom Edmonds 1965 г., поставляемая как PyMatching v2.
a = 0.5 — классическая постобработка, носителя нет; b, c, d, e неприменимы [запись графа].
f = паулиевская цепочка на графе паросочетания; g = отсутствует — программное обеспечение, производства нет [запись графа].

Пропускная способность обязана превышать темп порождения синдромов, иначе очередь расходится и машина встаёт: Sparse Blossom разбирает ~10⁶ ошибок на ядро-секунду, менее 1 µs на раунд при d=17 D[726], укладываясь в цикл Willow длительностью 1.1 µs D[1]. Задержка становится связывающей только там, где логическое измерение стробирует следующую операцию: 63 µs при d=5 — это ~57 циклов мёртвого времени D[1]. Нижняя граница точности структурна: паросочетание находит наиболее вероятную одиночную цепочку лишь тогда, когда каждая ошибка переключает не более двух детекторов, и никогда не суммирует цепочки одного класса, как это делает декодер максимального правдоподобия, поэтому гиперрёбра (ошибки Y, коррелированные ошибки измерения, утечка (leakage), потери) приходится проецировать на граф, допускающий паросочетание. Именно эта проекция и составляет весь разрыв с декодером, который такие ошибки моделирует: Λ = 2.04 ± 0.02 для паросочетания против 2.14 ± 0.02 для нейросетевого декодера на синдромах Willow D[1], AlphaQubit примерно на 25% лучше при моделировании d=11 D[657]. Сдвигает эту границу именно граф: подогнанные веса рёбер, мягкое (soft) считывание, рёбра утечки.

Доминирующий член — граф декодирования (плохо откалиброванные веса, неучтённая утечка), а не сам алгоритм паросочетания D[1].

Производства нет: ПО под лицензией MIT [728] на универсальных вычислителях, а платным слоем с единственным источником оказывается ускорение. Все опубликованные декодеры QEC реального времени работают на логике AMD/Xilinx — декодер Riverlane на VU19P занимает ≈6% LUT при d≤17 D[238], Micro Blossom на Versal VMK180 D[727], шэньчжэньский нейросетевой декодер на Kintex-7 D[729], Relay-BP от IBM на кристаллах AMD P[48], — а декодирование на GPU существует только для NVIDIA. ASIC под MWPM не существует (4 сентября 2026 г.). Экспортный контроль ложится именно на это оборудование: правило BIS от 2024-09-06 контролирует квантовые компьютеры (4A906) и управляющие ИС для температур ниже 4.5 K (3A901.a) G[301]; опубликованные исходные тексты декодеров под EAR не подпадают согласно 15 CFR §734.7.

При 10³ кубитах хватает одного ядра. При 10⁴ связывающим членом становится полоса передачи синдромов, а не вычисления — d² детекторов на логический кубит каждые 1.1 µs, — отсюда криогенное предсжатие, для которого заявлено до 3 780× при потреблении менее 0.56 mW при 4 K, но которое не изготовлено Sфакт. При 10⁶ решает межсоединение: время кругового обхода NVQLink 3.84 µs C[324] превышает цикл трансмона, поэтому паросочетание на GPU работает там по окнам.

Декодер реального времени по умолчанию для памяти на поверхностном и цветовом коде, общий для пяти семейств [запись графа]: всех трёх сверхпроводниковых архитектур, всех трёх ионных, обоих ридберговских массивов пинцетов, фотонных архитектур на основе слияний (fusion) и на непрерывных переменных и обеих спиновых — основной на шести из двенадцати (кошачьи кубиты и кубиты кода Готтесмана–Китаева–Прескилла (GKP), двухрельсовые кубиты, линейная ловушка Пауля, фотоника на основе слияний, спины в квантовых точках и донорные спины), альтернативный на остальных; ему нужен почти планарный граф, который статическая решётка со связью ближайших соседей даёт даром. Он замещает нейросетевые декодеры и декодеры на распространении доверия (belief propagation), выигрывающие ровно тогда, когда проверки перестают сводиться к паросочетанию; переключение асимметрично — уход стоит аппаратной реализации и новой истории верификации, возврат не стоит ничего. Вклад в такт ≈1.0 µs на раунд при d=17 D[726] против производного такта 0.65 µs для трансмонной архитектуры с поверхностным кодом (производный такт = сумма раунда синдрома: слои вентилей + транспорт + считывание + сброс для данной архитектуры). Рядом — пустой слот: ни один алгоритм паросочетания реального времени не потребляет мягкое считывание или флаги утечки.

Пропускная способность Sparse Blossom получена на смоделированных потоках Stim D[726]. Единственный показатель, снятый в связке с оборудованием, — 63 µs у Willow при d=5 — получен на специализированном параллельном варианте Sparse Blossom, построенном самой Google, а не на штатном PyMatching D[1]. Значение 0.8 µs у Micro Blossom при d=13 прошло рецензирование (ASPLOS 2025), но получено на воспроизведении записанных синдромов D[727]; 367 ns из репозитория не фигурируют ни в одной статье Cфакт. Многократно цитируемый разброс порогов противоречием не является: 0.7% (PyMatching), 0.65% и 0.55% (программный и аппаратный кластеризующие декодеры Riverlane) взяты из одного сравнения при одной модели шума D[238]. Каждый претендент публикует MWPM как базовую точку отсчёта; ни один не воспроизводит его скорость.

Утверждение Quantum X Labs о том, что её трансформерный декодер превосходит MWPM, не подкреплено ни количественными данными, ни рецензированием [730]. Не опубликовано: отдельное описание, аппаратная платформа и ресурсные показатели специализированного варианта Sparse Blossom, декодирующего Willow в реальном времени, поэтому его 63 µs нельзя отнести к названному компоненту.

Кто.
| Организация | Роль | Страна | Что именно делает с технологией | Свидетельство |
|---|---|---|---|---|
| Google Quantum AI | Разработчик/пользователь | США | Соавтор Sparse Blossom; исполняет его в Willow | D[1], [726] |
| Riverlane | Поставщик | Великобритания | Продаёт аппаратуру QEC Deltaflow; приводит MWPM как эталон | Cфакт |
| Yale University | Исследования | США | ПЛИС-ускоритель Micro Blossom для точного MWPM | D[727] |
| AMD | Поставщик | США | На её кристаллах работает каждый опубликованный декодер реального времени | D[238], [727] |
| NVIDIA | Поставщик | США | CUDA-Q QEC и шина GPU–QPU NVQLink | C[324] |

Деньги. 2024-08-06 · Riverlane · раунд серии C · $75 M (в её дорожной карте указано $85 M) · ведущий инвестор Planet First Partners · >$120 M накопленным итогом · закрыт C[661]. 2025-11-17 · NVIDIA · запуск NVQLink · сумма не раскрыта · Quantinuum — первый партнёр по QPU Cфакт. 2026-07-24 · Quantum X Labs · результат · сумма не раскрыта · NVIDIA, Quantum Machines/IQCC · без количественных данных C[730]. Отдельного гранта DARPA под декодер не существует; QBI финансирует одиннадцать команд Stage B, и декодер нужен каждой факт. Более позднего раунда Riverlane по состоянию на 4 сентября 2026 г. не обнаружено.

Рынок и цепочка поставок. MWPM никто не продаёт: алгоритм свободен, а эталонная реализация лицензирована по MIT [728], поэтому стоимость оседает в том ящике, который его исполняет, — Deltaflow, CUDA-Q QEC/NVQLink, собственная прошивка. Концентрация дважды глубиной в одного поставщика: AMD по логике, NVIDIA по GPU. Единственный публичный показатель ресурсов, ≈6% VU19P при d≤17 D[238], означает ~16 патчей на кристалл. Работает на цели G3 и G4.

Интеллектуальная собственность и стандарты. Патентного семейства по MWPM нет — Edmonds (1965) через Dennis–Kitaev–Landahl–Preskill (2002) D[650]; PyMatching и Micro Blossom лицензированы по MIT [727], [728]. Интеллектуальная собственность сосредоточена на аппаратных декодерах: Riverlane GB 2641501 A (опубликован 2025-12-10), Google US 12,518,194 (выдан 2026-01-06) факт. PatSnap насчитал в апреле 2026 г. 12 патентов по QEC (Google 6, IBM 4, Tencent 2), декодерного кластера нет P[668]. Де-факто интерфейсы: модели ошибок детекторов Stim, NVQLink.

Дорожные карты и послужной список. Higgott и Gidney (2023-03 · субмикросекундное декодирование в масштабе · выполнено, причём внутри петли Willow) D[726]. Yale (2025-03 · d=13 за 0.8 µs на ПЛИС · выполнено; 367 ns из репозитория — нет) D[727]. Riverlane (2026-03-12 · megaquop до 2030 г., teraquop с 2033 г. · промежуточных вех к сроку не заявлено) R[658]. Заявления Google соответствуют поставленному и единственные измерены вживую; дорожная карта Riverlane нефальсифицируема до 2029 г.

Стратегическое прочтение. Если паросочетание удержится, выигрывают AMD и все, кто строит машины на поверхностном коде: эталон остаётся бесплатным, а дифференциация схлопывается до прошивки. Аппаратный декодер Riverlane разменивает порог (0.55% против 0.7%) на задержку и площадь D[238], поэтому его защитный ров — «уложиться во время цикла», что Micro Blossom теперь предлагает и для точного MWPM, под лицензией MIT D[727]. Если паросочетание проиграет, оно проиграет распространению доверия на qLDPC: декодер, код и связность меняются вместе.

Подтвердить/понизить за 12–24 месяца: сравнение паросочетания с претендентом на одних и тех же кубитах и при одной калибровке (все нынешние — модельные, офлайновые или самосудейские); ПЛИС-паросочетатель, замыкающий живую петлю при d≥7. В лучшем случае к 2029 г.: паросочетание остаётся вариантом по умолчанию и за пределами 10⁴ физических кубитов, время реакции падает с 63 µs до ~1 µs. В худшем случае: машины несёт память на qLDPC, а гнездом владеет распространение доверия. Открытые вопросы: распространяется ли паросочетание на атомные синдромы с доминирующими потерями; профинансирует ли кто-нибудь декодерную ASIC, когда хватает 6% ПЛИС; зафиксирует ли QBI Stage C бенчмарк, не зависящий от декодера.